स्टोकेस्टिक का उपयोग कैसे करें
इसके अलावा, यह देखते हुए कि प्रशिक्षण डेटासेट के नमूने का उपयोग नहीं किया जाता है, यह अनुमान प्रक्रिया नियतात्मक है, ट्रेन-परीक्षण विभाजन और अन्य k- गुना क्रॉस-सत्यापन पुष्टिकरण के विपरीत, जो मॉडल प्रदर्शन का एक स्टोकेस्टिक अनुमान प्रदान करते हैं।
झुंड बुद्धि (सी) क्या है? - टेक्नोपेडिया से परिभाषा
झुंड खुफिया एक साथ काम करने के लिए बड़ी संख्या में व्यक्तिगत प्रौद्योगिकी संस्थाओं के समन्वय का विचार है। यह आईटी में एक मौलिक अवधारणा है जो आधुनिक तकनीकी प्रगति के विकास के दौरान उपयोगी और दिलचस्प होने के साथ-साथ थोड़ा खतरा भी है।
कम से कम सैद्धांतिक रूप से, कम से कम सैद्धांतिक रूप से, झुंड बुद्धि का एक प्रारंभिक अनुप्रयोग, बड़ी संख्या में नैनोबोट्स के विचार में था, जैसा कि स्टोकेस्टिक का उपयोग कैसे करें माइकल क्रिक्टन के 2002 के उपन्यास "प्रेय" में प्रचलित था, यह विचार था कि नैनोबॉट्स "झुंड" को एक साथ विशिष्ट के लिए मुफ्त एजेंटों के रूप में "झुंड" के रूप में देखते हैं। प्रयोजनों। खतरा यह था कि वे नियंत्रण से बाहर निकल सकते थे और उन तरीकों से भौतिक वातावरण को "संक्रमित" कर सकते थे, जिनका उनके निर्माताओं ने कभी इरादा नहीं किया था।
माइकल क्रिक्टन झुंड प्राकृतिक विज्ञान की नकल के रूप में झुंड खुफिया के अंतर्निहित विचार का एक उदाहरण है। विशेषज्ञ पक्षियों के झुंड, चींटियों के कॉलोनी व्यवहार, मछली के स्कूलों और बैक्टीरिया के प्रसार को प्राकृतिक प्रणालियों के रूप में उदाहरण देते हैं जो ऐसे मॉडल प्रदान करते हैं जो झुंड बुद्धि का अनुकरण कर सकते हैं। अन्य स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं के बारे में बात करते हैं जो बेहतर समझ के उद्देश्यों के लिए झुंड खुफिया मॉडल कर सकते हैं कि झुंड खुफिया आईटी के ठोस अनुप्रयोग कैसे काम करेंगे।
पीछे मत देखो, यहाँ वे आते हैं! कृत्रिम बुद्धि की उन्नति
हाल ही में जब तक, निगमों के निदेशक बोर्ड बैठकों में लैपटॉप या टैबलेट ला सकते हैं (या, बड़ी कंपनियों के साथ, उन उपकरणों के साथ सहायक हैं जिनके पीछे बैठे हैं) ताकि अनुसंधान उपकरण के रूप में उपयोग किया जा सके .
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Quotex पर छिपे हुए स्टोकेस्टिक का उपयोग कैसे करें विचलन के साथ ट्रेडिंग कमियां
डायवर्जेंस का उपयोग अक्सर व्यापारियों द्वारा व्यापारिक स्थिति में प्रवेश करने के लिए सर्वोत्तम बिंदुओं की खोज में किया जाता है। यह क्या है, विचलन के प्रकार क्या हैं और उनके साथ व्यापार कैसे करें? इन सवालों के जवाब आज के लेख में मिलेंगे।
दो प्रकार की भिन्नता
हम विचलन के बारे में बात कर सकते हैं जब अंतर्निहित परिसंपत्ति की कीमत की गति और एक विशिष्ट थरथरानवाला की गति में अंतर होता है। उदाहरण के लिए, आप स्टोकेस्टिक ऑसिलेटर, मूविंग एवरेज कन्वर्जेंस डाइवर्जेंस, रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स या कमोडिटी चैनल इंडेक्स का उपयोग कर सकते हैं।
भेद के दो भेद हैं। नियमित विचलन और छिपे हुए विचलन।
नियमित विचलन के बारे में कुछ शब्द
कीमत लगातार बढ़ रही है। यह कभी-कभी उच्च ऊँचाई स्टोकेस्टिक का उपयोग कैसे करें या निम्न चढ़ाव बना रहा है। जब यह मूल्य चार्ट पर होता है, लेकिन संकेतक रेखा समान नहीं दिख रही है, तो हम विचलन के बारे में बात कर सकते हैं।
प्राइस एक्शन और इंडिकेटर के मूवमेंट में ऐसा अंतर संकेत देता है कि मौजूदा ट्रेंड कमजोर हो गया है और हम इसके उलट होने की उम्मीद कर सकते हैं।
हालाँकि, यह सटीक क्षण को पकड़ना मुश्किल है जब ऐसा हो सकता है। इसलिए ट्रेंडलाइन या कैंडलस्टिक और चार्ट पैटर्न जैसे अतिरिक्त टूल का उपयोग करना एक अच्छा विचार हो सकता है।
कोटेक्स प्लेटफॉर्म पर डायवर्जेंस के साथ ट्रेडिंग
डायवर्जेंस स्वयं एक व्यापारिक स्थिति में प्रवेश करने के लिए मजबूत संकेत नहीं देते हैं। फिर भी, वे कीमत की भविष्य की दिशा के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी देते हैं। एक नियमित विचलन प्रवृत्ति के उलट होने की भविष्यवाणी करता स्टोकेस्टिक का उपयोग कैसे करें है जबकि छिपा हुआ विचलन प्रवृत्ति की निरंतरता की भविष्यवाणी करता है।
अपने लेन-देन के लिए सर्वोत्तम प्रवेश बिंदु की पुष्टि करने के लिए आपको एक अतिरिक्त तकनीक का उपयोग करने की आवश्यकता होगी। यह ट्रेंडलाइन, मूविंग एवरेज क्रॉसओवर या कुछ कैंडलस्टिक पैटर्न जितना सरल हो सकता है। आप डाइवर्जेंस को ट्रेडिंग लिफ़ाफ़े या बोलिंगर बैंड के साथ भी जोड़ सकते हैं।
प्रतिरोध ट्रेंडलाइन के पास मंदी का विचलन अधिक सार्थक हो जाता है और जब अपट्रेंड के दौरान एक मंदी का उलट पैटर्न दिखाई देता है।
बुलिश डाइवर्जेंस सपोर्ट ट्रेंडलाइन के पास अधिक महत्वपूर्ण होता है और जब डाउनट्रेंड के दौरान एक बुलिश रिवर्सल पैटर्न दिखाई देता है।
Quotex द्वारा पेश किए गए कुछ ऑसिलेटर्स
विचलन का पता लगाने के लिए आप विभिन्न प्रकार के ऑसिलेटर लगा सकते हैं। उनमें से एक मूविंग एवरेज कन्वर्जेंस डाइवर्जेंस (एमएसीडी) है। आप नीचे एमएसीडी के साथ अनुकरणीय चार्ट देख सकते हैं। कीमत गिर रही है और कम कम बना रही है जबकि एमएसीडी बढ़ रहा है और उच्च निम्न बना रहा है। इसे प्रवृत्ति के उलट होने के संकेत के रूप में लिया जा सकता है।
कीमत और एमएसीडी व्यवहार के बीच अंतर पर ध्यान दें
स्टोकेस्टिक ऑसिलेटर उस ऑसिलेटर का एक और उदाहरण है जिसका आप उपयोग कर सकते हैं। नीचे दिए गए चार्ट पर, फिर से एक डाउनट्रेंड है। लेकिन केवल कीमत नीचे की ओर बढ़ रही है। स्टोकेस्टिक बढ़ रहा है। प्रवृत्ति जल्द ही उलट जाएगी।
डाइवर्जेंस के साथ ट्रेडिंग करते समय सर्वश्रेष्ठ प्रवेश बिंदु
कई व्यापारी विचलन से प्राप्त संकेतों को पर्याप्त मजबूत नहीं मानते हैं। उनका तर्क है कि थरथरानवाला लंबे समय तक विचलन दिखा सकता है इससे पहले कि प्रवृत्ति वास्तव में उलट जाए। तो सवाल यह है कि आपको लेनदेन कब खोलना चाहिए।
विचलन के साथ सर्वोत्तम प्रवेश स्टोकेस्टिक का उपयोग कैसे करें बिंदु खोजने के लिए, आपको कैंडलस्टिक पैटर्न का पालन करना चाहिए और मूल्य कार्रवाई तकनीकों को लागू करना चाहिए। उदाहरण के लिए, आप अपट्रेंड के शीर्ष पर या डाउनट्रेंड के निचले भाग में एक पिन बार देख सकते हैं और उसके ठीक बाद ट्रेड दर्ज कर सकते हैं।
पिन बार का उपयोग लेनदेन ट्रिगर के रूप में किया जा सकता है
लिनक्स पर एसबीटी कैसे स्थापित करें
चित्र-2: स्रोत सूची स्टोकेस्टिक का उपयोग कैसे करें में sbt URL जोड़ना
- इसके बाद, नीचे दिए गए कमांड को दर्ज करें, जो पैकेज को प्रमाणित करने के लिए उपयुक्त द्वारा उपयोग की जाने वाली कुंजी सूची में स्कैला की कुंजी जोड़ता है।
चित्र-3: उपयुक्त द्वारा प्रयुक्त कुंजी सूची में sbt जोड़ना
- अब यह सुनिश्चित करने के लिए रिपॉजिटरी से पैकेज सूची डाउनलोड करें कि पैकेज के नवीनतम संस्करण और उनकी निर्भरता पर जानकारी की सूची स्थानीय रूप से अपडेट की गई है। sudo apt-get update
- अंत में sbt.sudo apt-get install sbt . स्थापित करने के लिए निम्न आदेश चलाएँ
ट्यूटोरियल अवलोकन
यह ट्यूटोरियल तीन भागों में विभाजित है; वे:
- LOOCV मॉडल मूल्यांकन
- स्किकिट-लर्न में LOOCV प्रक्रिया
- मशीन लर्निंग मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए LOOCV
- वर्गीकरण के लिए LOOCV
- प्रतिगमन के लिए LOOCV
LOOCV मॉडल मूल्यांकन
क्रॉस-वैलिडेशन, या के-फोल्ड क्रॉस-वैलिडेशन, एक ऐसी प्रक्रिया है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के प्रदर्शन का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, जब मॉडल के प्रशिक्षण के दौरान उपयोग नहीं किए गए डेटा पर भविष्यवाणियां की जाती हैं।
क्रॉस-सत्यापन में एक हाइपरपैरामीटर होता है प्रति जो डेटासेट को विभाजित करने वाले सबसेट की संख्या को नियंत्रित करता है। एक बार विभाजित होने के बाद, प्रत्येक सबसेट को एक परीक्षण सेट के रूप में उपयोग करने का अवसर दिया जाता है, जबकि अन्य सभी सबसेट को एक साथ प्रशिक्षण डेटासेट के रूप में उपयोग किया जाता है।
इसका मतलब है कि k-गुना क्रॉस-सत्यापन में फिटिंग और मूल्यांकन शामिल है प्रति मॉडल। यह, बदले में, डेटासेट पर एक मॉडल के प्रदर्शन का k अनुमान प्रदान करता है, जिसे सारांश आँकड़ों जैसे माध्य और मानक विचलन का उपयोग करके रिपोर्ट किया जा सकता है। इस स्कोर का उपयोग तब तुलना करने के लिए किया जा सकता है और अंततः एक मॉडल और कॉन्फ़िगरेशन का चयन करने के लिए किया जा सकता है अंतिम मॉडल डेटासेट के लिए।
स्किकिट-लर्न में LOOCV प्रक्रिया
स्किकिट-लर्न पायथन मशीन लर्निंग लाइब्रेरी LOOCV का कार्यान्वयन प्रदान करती है लीववनआउट क्लास .
इस विधि का कोई विन्यास नहीं है, इसलिए कक्षा का एक उदाहरण बनाने के लिए कोई तर्क नहीं दिया गया है।
#पायथन मशीन लर्निंग #डीप लर्निंग